商城网站制作为了保证在大数据处理时提高处理效率BI系统能的处理流程，会根据实际情况进行数据建模，建模后的数据会保存在BI系统的宽表中。宽表从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表，
网站制作公司提示通常是指业务主题相关的指标、维度和属性关联在一起的一张数据库表。BI系统的宽表都是多个业务数据库表提取组合成的。数据处理数据处理主要是对存储的数据进行业务逻辑方面的处理，所有和业务逻辑相关的配置和处理都在这一层统一处理。从各个业务系统收集回来的数据参差不齐，为了满足业务的数据需求，需要对数据进行加工处理。在处理数据时，又将数据分为数据模型和BI层数据两部分。数据模型指的是单个业务需求下的需求内容，有一点需要注意的是，这里的业务需求指的是业务提出需求对应的业务实体，比如订单量对应的是订单主表的数据，而延伸的数据则需要独立建模，如订单的评论、商品明细等。BI层则可以组装多个实体的数据模型用于展示。我们先来看一下数据模型，按照商城网站的业务的诉求组成不同的数据模型，简单地说，数据模型也是数据库表，只不过是汇总后的宽表。数据模型的抽取要遵循3个准则。
●限定条件：数据使用限定范围，比如按城市维度、按用户级别维度等，限定条件相关的字段需要出现在建模后的宽表中，以便在配置处理时使用。
●业务需求：业务提出的数据需求，比如希望看到每个城市的订单量等，如果包含多个实体的诉求，则需要我们进行拆解。
●数据口径：数据统计方法不同，统计的结果也千差万别，因此，统一数据的标准是非常重要的，口径的维度包括但不限于取数周期、取数范围和计算规则等。数据建模时要遵从数据库的第三范式，即非主键的字段之间不能存在其他函数关系。而如果涉及复杂的数据显示诉求，则可以在BI层通过数据模型的组合来实现，以减少耦合度。数据模型也会因为统计周期的不同而有实时和非实时两种情况。非实时数据模型一般用于统计对于时间敏感度较低的信息，比如统计全国日均单量、日均用户数等；非实时的数据模型通常是通过脚本的方式进行周期性统计，考虑到处理量大的情况，一般会选择在后半夜进行。
网站制作公司资深框架工程师在这里提一下数据挖掘的概念，数据挖掘实际也属于数据处理的一种，它是通过一定的算法找到数据之间的关系并把这个关系记录下来（也就是保存在宽表中建模）。
关于数据挖掘的算法，网上有很多介绍，这部分是属于开发的范畴，这里不做过多说明，对于产品来说可以了解一下原理和知识点。数据可视化数据可视化主要是将处理或配置后的数据表按照业务的维度要求进行展示，包括图文、表格等形式，也可以通过推送的方式定期发送数据内容给指定人选。我们上面讲到的3种业态组合实际是通过显示输出方式来区分的。常用的报表通过固化的方式展示，而一些复杂的报表则通过模型字段配置来组合，也就是我们说的BI层的数据模型组合展示。在显示时一般会分为单表（Chart）和看板（Dashborad）两种。看板多用于多个维度对比展示，往往用于整体状况分析；单表则属于某个细分业务单独的数据统计。在推送方式上，数据展示包括数据报表展示、邮件推送和数据对外输出等3种方式。数据对外输出指的是为外部系统提供数据计算处理后的结果。在切分BI系统与其他系统边界的时候应遵循几个原则：
●数据计算处理属于BI系统；
●根据数据触发的操作流程，业务一般会放在业务系统中进行；
●业务数据的展示要根据业务操作的便利性和与数据触发后续流程的紧密度来判断由哪个系统来实现。好了，
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